RAG mejora la fiabilidad de LLM con fuentes de datos externas. Evaluamos el rendimiento de todo el proceso de RAG: los principales modelos de incrustación, las bases de datos vectoriales más importantes y los marcos de trabajo de agentes más recientes, todo ello en función de su rendimiento en entornos reales.
Comparamos 11 modelos líderes de incrustación de texto, incluyendo ofertas de OpenAI, Gemini, Cohere, Snowflake, AWS, Mistral y Voyage AI. Utilizando casi 500 000 reseñas de Amazon, nuestro objetivo era evaluar la capacidad de cada modelo para recuperar y clasificar con precisión la respuesta correcta, teniendo en cuenta también su rentabilidad.
Realizamos un análisis comparativo de 6 de las principales bases de datos vectoriales para RAG con el fin de encontrar la mejor opción. Nuestras pruebas evaluaron el precio, el rendimiento y las funcionalidades para determinar qué plataforma ofrece las búsquedas de similitud más eficientes para aplicaciones RAG.
Desarrollamos una prueba de rendimiento para evaluar la capacidad de Agentic RAG para enrutar consultas a través de múltiples bases de datos y generar consultas precisas. El sistema demuestra razonamiento autónomo al analizar las consultas del usuario, seleccionar la base de datos adecuada entre varias opciones y generar consultas semánticamente correctas para recuperar información relevante de fuentes de datos empresariales distribuidas.
Realizamos pruebas comparativas de diversos marcos y bibliotecas RAG. Analizamos el panorama actual de las herramientas RAG, comparando modelos de incrustación, tamaños de fragmentos y el rendimiento general de los mejores sistemas RAG.
Para medir esta limitación específica, comparamos siete modelos líderes de incrustación multimodal en MS-COCO y Winoground.
